QNH gebruikt cookies op haar website om het gebruik van de website te analyseren, gebruiksgemak te verbeteren, voor social media en om ervoor te zorgen dat u relevante informatie te zien krijgt wanneer u gebruik maakt van de QNH website. Meer informatie over de cookies kunt u vinden in ons privacy- en cookiestatement. Door akkoord te gaan met onze cookies gaat u akkoord met de bovenstaande cookies. Gaat u niet akkoord dan worden alleen de functionele cookies ingeladen, sommige functionaliteiten zullen dan ook uitgeschakeld zijn. U geeft door gebruik te blijven maken van deze website toestemming voor het gebruik van cookies en het verwerken van op deze wijze verkregen persoonsgegevens, zoals in ons privacystatement vermeld.

Het streven naar zo min mogelijk onderhoudskosten is voor bedrijven met grote hoeveelheden machines en installaties aan de orde van de dag. Daarnaast is volledige beschikbaarheid en betrouwbaarheid van bedrijfskritische installaties en machines cruciaal. Big data is de sleutel bij predictive maintenance, aldus Gerard Noorda in zijn blog op Computable [bron]

Wanneer een storing resulteert in het stilvallen van het primaire proces, brengt dit naast onderhouds- en reparatiekosten, ook economische kosten met zich mee. Het spanningsveld tussen minimale storing van installaties en lage onderhoudskosten maakt dat bedrijven continu op zoek zijn naar het perfect getimede moment van onderhoud.

Nieuwe big data-technologieën, gecombineerd met slimme analytics, kunnen dit meest ideale moment bepalen. Onder de noemer predictive maintenance is het tegenwoordig mogelijk om met behulp van analytics op afstand te voorspellen wanneer een machine of installatie onderhoud behoeft. Zo kunnen onderhoudskosten worden verlaagd en de beschikbaarheid van machines worden verhoogd.

Predictive maintenance

Gerard Noorda

De optelsom big data + analytics = lage kosten, is echter makkelijker gezegd dan gedaan. Om predictive maintenance succesvol te implementeren dient er rekening gehouden te worden met een aantal belangrijke zaken.

Lees de hele blog van Gerard Noorda verder op Computable online.

Meer weten over predictive maintenance? Onze whitepaper geeft u wellicht nog meer inzichten!


Delen op social media


Contact

Amsterdam

+31 20 460 9609

Rotterdam

+31 10 333 0813

Groningen

+31 50 520 1888

Eindhoven

+31 40 230 5624

Maastricht

+31 43 207 3050

Hasselt (België)

+32 11 771 277

Twitter